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@@ -88,7 +88,9 @@ $\begin{align*} & \text{repeat until convergence:} \; \lbrace \newline \; & \the |
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## 4.5 特征和多项式回归(Features and Polynomial Regression) |
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线性回归只能以直线来对数据进行拟合,有时候需要使用曲线来对数据进行拟合,即多项式回归(Polynomial Regression)。 |
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在特征选取时,我们也可以自己归纳总结,定义一个新的特征,用来**取代或拆分**旧的一个或多个特征。比如,对于房屋面积特征来说,我们可以将其拆分为长度和宽度两个特征,反之,我们也可以合并长度和宽度这两个特征为面积这一个特征。 |
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线性回归只能以直线来对数据进行拟合,有时候需要使用**曲线**来对数据进行拟合,即**多项式回归(Polynomial Regression)**。 |
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比如一个二次方模型:$h_{\theta}\left( x \right)={\theta_{0}}+{\theta_{1}}{x_{1}}+{\theta_{2}}{x_{2}^2}$ |
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